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公开(公告)号：CN110046599A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910330924.0
申请日：2019-04-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度融合神经网络行人重识别技术的智能监控方法。本发明方法对获取的图像进行色彩增强的预处理后，对其提取传统手工特征和深度残差卷积神经网络对图像进行提取，之后将降维之后的传统手工特征和训练完好的神经网络提取到的深度特征进行融合，完成对目标行人的识别。本发明与现有技术相比，识别精度大大提高，本发明中包含的行人重识别算法将识别成功率提升到了81.74％，使得该技术完全可实用化。行人重识别的过程均为自动完成，不会因为人员疲劳而遗失细节。
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公开(公告)号：CN114255357B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111588174.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的群养生猪身份识别与健康监测方法，包括截取采集的视频，获得图像，利用结构相似性指数来度量图像间的相似度，去除极度相似图像，得到猪脸识别数据集和生猪健康监测数据集；将猪脸识别数据集送入卷积神经网络，进行猪脸识别，将生猪健康监测数据集输入目标检测算法，进行健康监测；猪脸识别任务和生猪健康监测任务存在很强的相关性，共享特征提取层，训练时对两个任务进行联合优化，实现猪脸识别精度和生猪健康监测准确率的同步提高。本方法通过无接触的摄像头数据判断猪的身份和健康状态，操作简单，方便快捷，节省了通过人工方式监测健康状态的时间，为养殖场的养殖人员提供参考依据，具有极大的应用价值。
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公开(公告)号：CN114255357A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111588174.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的群养生猪身份识别与健康监测方法，包括截取采集的视频，获得图像，利用结构相似性指数来度量图像间的相似度，去除极度相似图像，得到猪脸识别数据集和生猪健康监测数据集；将猪脸识别数据集送入卷积神经网络，进行猪脸识别，将生猪健康监测数据集输入目标检测算法，进行健康监测；猪脸识别任务和生猪健康监测任务存在很强的相关性，共享特征提取层，训练时对两个任务进行联合优化，实现猪脸识别精度和生猪健康监测准确率的同步提高。本方法通过无接触的摄像头数据判断猪的身份和健康状态，操作简单，方便快捷，节省了通过人工方式监测健康状态的时间，为养殖场的养殖人员提供参考依据，具有极大的应用价值。
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